경제분석국 연구용역 사업과제

<연 구 주 제>

제  목

딥러닝(Deep Learning) 방법론을 활용한 GDP 예측모형 연구

글로벌가치사슬 변동의 경제적 영향 분석을 위한 모형 연구

다지역 연산가능일반균형모형 구축

경제․사회적 요인을 반영한 장기 인구추계 모형 고도화

온실가스 배출량 산출 방법론 연구 : 생산기반배출량과 소비기반배출량 국제 비교

딥러닝(Deep Learning) 방법론을 활용한 GDP 예측모형 연구

가. 연구배경

기계학습(machine learning)은 빅데이터 시대의 도래와 전산 능력의 급격한 발전으로 인해 다양한 분야의 예측 문제에 폭넓게 적용되고 있음

반면 경제 분야에서는 여전히 전통적인 계량경제학적인 방법론에 입각하여 예측 문제를 다루고 있으며, 이러한 새로운 예측 방법론의 실제 적용은 아직 초기 단계임.

현재 거시경제예측에 가장 많이 활용되고 있는 DFM(Dynamic Factor Model)의 경우 거시경제변수 간에 존재할 수 있는 비선형성(nonlinearity)을 고려하여 예측하기에는 한계가 존재함.

최근 기계학습(machine learning)에 기반한 예측 모형들이 주요 경제 변수 예측에 있어서 전통적인 거시계량모형들보다 우수한 예측력을 가질 수 있다는 증거들이 속속 나오고 있음.

기계학습 내에도 다양한 하위 학습모형들이 존재하나, 그중 인공신경망(Artificial Neural Network)에 기반한 딥러닝(deep learning)의 경우 시계열 자료를 예측하는데 시계열 관측치 간의 시간의존성(temporal dependency)는 물론 변수 간에 존재할 수 있는 비선형성을 고려하여 예측을 가능케 하는 것으로 알려져 있음.

전통적인 GDP 예측모형과 더불어 새로운 방법론에 기반한 GDP 예측모형에 대한 연구를 수행함으로써 미래 거시경제 상황에 대한 예측 능력을 더욱 강화시킬 필요가 있음.

나. 연구내용 및 방법

혼합주기(mixed frequency) 자료와 차원의 저주(curse of dimensionality)를 고려한 GDP 예측

Economic Nowcasting에서 가장 큰 문제가 될 수 있는 혼합주기 자료에 대한 적절한 처리 및 많은 변수 사용에 따른 ‘차원의 저주’ 문제를 우회할 수 있는 예측 방법론 검토.

월별(monthly) 및 분기(quarterly) 관련 자료 등 사용 가능한 모든 데이터(예: 생산부문, 소비부문, 금융부문, 대외부문 등)를 GDP 예측에 활용.

공식적 통계 자료 이외에도 Google Trend, 네이버 검색어 데이터, 카카오 데이터트렌드, 통신모바일 인구이동량 통계 등 비전통적 데이터도 예측에 활용.

인공신경망(ANN)을 이용한 GDP 예측

많은 하위 기계학습 알고리즘들이 경제 예측에 사용되고 있으나, 그중 인공신경망(ANN) 기반의 학습 알고리즘을 주요 예측 모형으로 활용.

구체적으로, LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 주된 학습 모형으로 설정하고 예측에 사용.

요인 기여도 분석 및 예측력 비교

기계학습 또는 딥러닝에 기반한 예측 모형의 단점은 그 모형의 내부가 하나의 ‘black box’처럼 여겨지는 단점이 있음.

- 이런 단점을 해결하기 위해 LRP(Layer-wise Relevance Propagation) 분석을 실시함으로써 예측 결과물에 각 설명 변수(predictor)가 기여하는 정도를 분해(decomposition)하여 예측에 대한 스토리 부여 필요.

전통적인 시계열 모형과 딥러닝에 기반한 GDP 예측 모형 간의 예측력 비교를 통해 두 예측 모형 간의 상호보완적인 관계 발전 도모.

Ⅰ. 서론

1. 연구배경 및 목적

2. 연구의 주요 내용 및 방법론에 대한 소개

Ⅱ. 문헌 연구

1. 인공신경망(ANN)을 이용한 경제 예측

2. 기타 기계학습모형을 이용한 경제 예측

Ⅲ. 실증분석

1. 인공신경망(ANN)과 LSTM (Long Short-Term Memory)

2. 데이터 전처리

3. 모형화 과정

4. 학습 모형의 추정 및 예측

5. 요인 기여도 분석

6. 예측력 비교

Ⅳ. 결론

1. 주요 결과 정리 및 활용 방안 제시

2. 정책적 함의

다. 예상 목차

라. 연구기간 : 계약일로부터 4개월

마. 연구비 : 3,000만원 내외

바. 연락처

대표전화 : 02-6788-4657 (거시경제분석과)

이메일 주소 : hhoh@assembly.go.kr

글로벌가치사슬 변동의 경제적 영향 분석을 위한 모형 연구

- 다지역 연산가능일반균형모형 구축

가. 연구용역 발주 배경

최근 국제 교역시장의 자국 보호무역주의 대두와 코로나19와 같은 경제적 충격으로 인하여 글로벌가치사슬의 교란이 크게 일어나고 있음

국내 제조업의 최종재 산출에 투입되는 중간재는 여러 국가에 걸쳐 생산이 이루어지기 때문에, 글로벌가치사슬 교란이 국내 제조업에 미치는 영향이 큼

대내외 경제충격이 국가 간 산업 간 미치는 영향을 정량적으로 분석하는 데 적합한 분석 도구가 필요함

‘일반균형분석을 위한 수학적 프로그래밍체계(MPSGE)’를 이용하여 보다 적용성이 높은 다지역 연산가능일반균형(CGE)모형을 구축하여 분석에 활용

기존의 GVC 분석에는 주로 산업연관분석 방법이 활용되거나 경제에 미치는 영향 분석에 있어서도 단일 국가와 대세계의 관계에 대한 분석에 그치는 경우가 많았으나, 다지역 CGE모형은 보다 명시적으로 국가 간 산업 간 재화 흐름에 대한 정량적 분석을 가능하게 해줄 것으로 기대됨

산업연관분석 방법만을 활용할 경우 현 상황에 대한 정태적 분석만이 가능하다는 한계점이 있어, CGE모형을 활용함으로써 보다 경제 전반에 걸친 변화를 분석하는 것이 가능

다지역 CGE모형은 단일 국가와 대세계의 관계에서 보다 구체적으로 모형에서 구현된 국가 간 대내외경제충격의 반응과 그 결과로의 재화의 흐름의 변화를 정량적으로 분석하는 것이 가능

이에 본 연구용역은 전문지식을 갖춘 외부 연구자를 활용하여, 대내외적 경제충격이 글로벌가치사슬에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 분석모형을 개발하고 그 경제적 효과를 분석하고자 하는 것임

향후 조사분석, 경제산업동향 이슈 및 경제현안보고서 작성에 적극적으로 활용할 예정

나. 연구내용 및 방법

세계산업연관표(WIOT)를 활용하여 다지역 CGE모형을 위한 다지역 사회회계행렬(SAM)을 구축하는 것을 우선적으로 수행

GVC 분석을 위한 WIOT 데이터의 가공 필요

대내외 경제충격이 GVC 와 국내 경제에 미칠 영향을 모형을 활용하여 정량적으로 분석

CGE모형을 구성하고 있는 행태방정식의 모수(parameter) 조정 필요

대내외 경제충격 시뮬레이션을 통한 정략적 경제 분석이 가능한 모형을 구축

다. 예상 목차(안)

제1장. 연구 개요

1. 연구의 배경 및 목적

2. 연구 주요 내용 및 방법

제2장. 선형연구와 방법론

1. 선행연구 조사

2. 기존 방법론의 한계와 문제점 진단

제3장. 사회회계행렬(SAM) 구축

1. GVC 분석을 위한 WIOT 데이터 가공

2. WIOT를 활용하여 다지역 SAM 구축

제4장. 다지역 CGE 모형 구축

1. 행태방정식 구축과 관련 모수 조정

2. 다지역 CGE 모형 구축

제5장 결론 및 정책적 시사점

1. 연구 요약

2. 정책적 시사점

라. 연구기간 : 계약일로부터 4개월

마. 용역금액 : 3,000만원 내외

바. 연락처

대표전화 : 02) 6788-4791 (산업자원분석과)

이메일 주소 : kimyk0909@assembly.go.kr

경제･사회적 요인을 반영한 장기 인구추계 모형 고도화

가. 연구용역 발주 배경

중장기 경제전망 및 재정전망 등에 활용될 수 있는 국회예산정책처 자체 인구추계 모형 필요

시의성 및 사용목적에 적합한 1년 단위의 50년 이상의 인구추계가 가능한 장래 인구추계 모형 필요

장래 인구규모는 중장기 재정전망 및 경제전망에서 가장 중요한 투입변수(input variables) 변수이지만, 대부분 외부기관의 추계를 사용하고 있음

국회예산정책처가 적절한 중장기 경제전망 및 재정전망을 수행하기 위해 시의성있고 경제･사회적 요인을 반영한 장래 인구규모 추계 자료를 생산할 수 있는 인구추계 모형을 구축할 필요가 있음

미국 사회보장청은 사회보장 재정추계를 위해 ‘사회보장 적용인구’를 자체 추계하여 사용 중

기 구축된 NABO 인구추계모형을 고도화하여 경제･사회적 영향요인을 반영한 50년 이상 장기 인구추계 모형을 구축할 필요

NABO 인구추계모형은 2019년 연구용역(｢장기 인구전망모형 구축｣)으로 구축된 것으로 이를 토대로 2021년 3월에 ｢NABO 내국인 인구 시범추계: 2020~2040｣를 작성한 바 있음

기 구축된 인구추계모형은 짧은 시계(20년)에 적합하고 경제･사회적 영향요인의 반영이 불완전하다는 문제가 있음

50년 이상 100년까지의 장기 인구규모를 추계하고 경제･사회적 영향요인을 정교하게 반영할 수 있도록 기 구축 모형을 고도화할 필요가 있음

경제･사회적 영향요인을 시나리오화하여 각 시나리오별 장기 인구규모 추계가 가능할 수 있도록 기존 인구추계모형을 고도화할 필요

출산율, 사망률, 국제인구이동에 영향을 미치는 경제･사회적 요인을 계량경제학적으로 분석

내국인 인구, 외국인 인구를 각각 분리추계하고 외국인의 대규모 국내유입과 관련된 시나리오가 가능하도록 인구추계모형을 고도화할 필요

내국인 인구는 주요 재정사업(국민연금, 기초연금 등)의 시나리오별(연령별) 재정전망에 활용가능

외국인 인구를 별도 추계하고 시나리오(대규모 이주민 유입 및 정주화) 적용

나. 연구내용 및 방법

출산, 사망, 국제인구이동 등 3가지 인구동태별 전망모형 구축 및 고도화

각 인구동태별 기본 추계모형을 구축하고 경제･사회적 영향요인을 식별하여 이를 각 기본 추계모형에 적용(시나리오화)

출산율, 사망률, 인구이동률 각각에 영향을 미치는 주요 요인을 계량경제학적 모형을 통해서 식별하고 이를 시나리오화

인구동태별 전망모형을 토대로 코호트요인법(cohort component method)으로 50년 이상 장래 인구규모를 시나리오별로 추정

2021~2071년 동안의 장래 인구규모를 성별, 연령별, 내외국인별, 총인구 등으로 각각 추정

경제･사회적 영향요인을 시나리오화하여 각 시나리오별 50년 이상 장래 인구규모를 추정

다. 예상 목차(안)

I. 서론

II. 인구추계 기본모형

1. 출산율 추계모형

2. 사망률 추계모형

3. 국제인구이동 추계모형

4. 내외국인별 장래인구 기본추계(2021~2071년)

III. 경제･사회적 시나리오별 인구추계 모형

1. 출산율 영향요인과 출산율 추계모형

2. 사망률 영향요인과 사망률 추계모형

3. 국제인구이동 영향요인과 국제인구이동 추계모형

4. 시나리오별 장래인구 추계(2021~2071년)

5. 기본추계 대비 시나리오별 장래인구 추계 비교

VI. 결론

1. 주요 결과 요약 및 활용 방안

2. 시사점

라. 연구기간 : 계약일로부터 4개월

마. 용역금액 : 3,000만원 내외

바. 연락처

대표전화 : 02) 6788-4750 (인구전략분석과)

이메일 주소 : gskim01@assembly.go.kr

온실가스 배출량 산출 방법론 연구 : 생산기반배출량과 소비기반배출량 국제 비교

가. 연구용역 발주 배경

우리나라는 세계 7위 온실가스 배출국으로 적극적인 온실가스 감축목표 설정을 요구받고 있음

정부는 2030년까지 온실가스배출량을 연평균 4.2% 감축할 계획으로 이는 미국 2.8%, 일본 3.6%, EU 2.0% 보다 높은 수준

우리나라의 높은 온실가스 배출량은 산업생산 활동 증가에 따른 배출량 증가가 주요 요인

온실가스 배출량 산출 방법론에 따라 국가별 배출량에 차이가 있으나 다양한 기준의 산출방법에 대한 관련 연구가 미비

현재 국제적으로 인정되는 배출량은 생산기반 혹은 국토기반 배출량으로 자국내에서 배출하는 모든 배출량을 의미

온실가스 배출량은 최종수요에 따라 발생할 수 있다는 점에서 최종수요 즉 소비에 따른 배출량도 검토할 필요가 있음

OECD(2020)는 65개국 최종수요와 국제무역관계를 고려하여 2005년부터 2015년의 국가별 소비기반 온실가스 배출량을 산정한 바 있으나, 국내에는 관련 연구가 미비

효과적인 온실가스 감축 전략 수립을 위해서는 발생 요인에 따른 감축전략이 필요하다는 점에서 일관된 배출량 산출방법론이 필요

온실가스 감축은 생산단계의 전략이 필요하지만 수요단계의 전략도 필요

생산기반 배출량과 소비기반 배출량의 국제 비교를 통해 국내 온실가스 배출의 주요 요인을 파악하고 그에 따른 부문별 감축전략을 수립할 필요

이에 본 연구용역은 전문지식을 갖춘 외부 연구자를 활용하여, 온실가스 배출량을 생산기반과 소비기반으로 구분하여 산출하고 국제비교를 통해, 온실가스 감축 전략에 활용하고자 하는 것임

나. 연구내용 및 방법

국가별 최종 소비가 유발하는 배출량 산출 방법론을 연구하고, 생산기반 배출량과 소비기반 배출량을 비교 분석

소비기반 배출량을 객관적 과학적으로 산정할 수 있는 방법론을 제시

최신 통계에 따른 국가별 온실가스 생산기반 배출량과 소비기반 배출량을 산정하고 비교분석

국가별 최종소비 항목별 유발배출량을 분석하고 수출수요 및 교역에 의한 온실가스 배출량과 국내 소비 배출량을 비교

소비기반 배출량 산출을 이용한 온실가스 감축전략 및 활용방안을 제시

산업별 국제무역과 소비기반 배출량의 관계를 고려한 이전 배출량 산출

국제 교역관계를 반영한 국가별 산업별 최종 수요 변화에 따른 수출국의 배출량 탄력도

수요기반 배출량을 전망하여 국내 수요 정점과 부문별 감축전략을 제시

최근 산업구조 및 수송‧건물부문의 에너지소비 행태 변화를 반영

다. 예상 목차(안)

제1장. 연구 개요

1. 연구의 배경 및 목적

2. 연구 주요 내용 및 방법

제2장. 온실가스 배출량 산출 방법

1. 생산기반 배출량 산출 방법 및 한계

2. 소비기반 배출량 산출의 필요성 및 관련 선행 연구

제3장. 소비기반 배출량 산출 방법

1. 방법론

2. 입력자료

3. 산출결과

제4장. 소비기반 배출량의 국제비교 및 활용

1. 온실가스 생산기반 배출량과 소비기반 배출량의 국제비교

2. 산업별 국제 무역과 소비기반 배출량의 관계

3. 소비기반 온실가스 배출량 전망

제5장 결론 및 정책적 시사점

1. 연구 요약

2. 시사점

라. 연구기간 : 계약일로부터 4개월

마. 용역금액 : 3,000만원 내외

바. 연락처

대표전화 : 02) 6788-4751 (인구전략분석과)

이메일 주소 : hurgh@assembly.go.kr